基于粗糙集理论和支持向量机算法的核电厂故障诊断方法
核电厂故障特征复杂多样,具有不确定性.提出一种基于粗糙集理论和支持向量机(SVM)算法的核电厂故障诊断方法.该方法运用粗糙集理论完成对不确定、不完整数据的约简,然后在此基础上设计SVM多级分类器进行故障诊断.最后,将该方法用于核电厂蒸汽发生器传热管破损、冷端破口、汽相破口、热阱丧失等4种典型故障的诊断.研究表明,该方法能够实现对核电厂故障的快速准确诊断.
核电厂、故障诊断、粗糙集、支持向量机
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TP11(自动化基础理论)
2009-09-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
52-54,85